基于时变步长最小均方算法的射频干扰对消

针对同时同频全双工系统中射频域干扰对消收敛速度与对消比相互制约的问题,提出基于时变步长最小均方算法的射频自干扰对消方法.该方法在正交两路合成干扰对消方案基础上,利用Logistic函数非线性关系实时改变步长因子,在最小均方准则下实现两路衰减器的快速精确调整,完成自干扰信号的有效对消.最后,理论分析了该对消方法的收敛性和稳态失调误差,给出了收敛状态下能够获得对消比的闭合表达式.理论分析和仿真表明,该方法的收敛时间缩短为已有变步长对消方法的1/4,最终达到的对消比与已有方法相比提高了约5 dB.     

基于VSSAP算法的自适应干扰对消技术研究

针对雷达干扰机收发天线之间存在的同频干扰问题,文中研究了基于变步长仿射投影(VSSAP)算法的自适应干扰对消技术。该算法针对仿射投影(AP)算法的定步长因子进行改进,建立了以高斯分布函数为基础改进的步长函数,同时利用误差信号的自相关作为步长函数的自变量,得到步长因子随误差信号变化的函数表达式,从而在加快算法收敛速度的同时改善稳态误差。最终的实验结果证明：该算法的收敛速度和稳态误差明显优于最小均方误差(LMS)及其改进算法,且与参考算法相比,收敛速度大大加快,对消比提高了10 dB左右。在转发式雷达干扰机中,欺骗干扰与压制干扰得到有效抑制,使得目标信号得以较好还原。     

迭代变步长LMS算法及性能分析

针对固定步长LMS(Least Mean Square)算法(FXSSLMS)不能同时满足快速收敛和小稳态失调误差的问题,该文提出了迭代变步长LMS算法(IVSSLMS)。与已有的变步长LMS算法(VSSLMS)不同,该算法的步长因子不再是由输出误差信号控制,而是建立了与迭代时间的改进Logistic函数非线性关系,克服了定步长算法收敛慢及已有变步长算法抗噪声干扰能力差的问题。最后从理论上分析了算法的性能,给出了其参数取值方法。理论分析和仿真均表明,所提算法能够在快速收敛情况下获得小的稳态失调误差,在有色噪声干扰下稳态失调误差比已有算法降低了约7 dB。     

全双工射频自干扰改进时变步长NLMS对消算法

针对现有基于最小均方误差准则的全双工射频域自干扰对消算法存在收敛速度与干扰对消比相互制约的矛盾,提出一种改进时变步长归一化最小均方算法。该算法通过建立最小均方误差步长因子与改进时变sigmod函数的非线性关系,利用实时误差信号自相关和时间参量t协同控制步长因子μ(t),较好的兼顾了收敛速度与干扰对消比。分析与仿真表明:在干信比为80dB、步进间隔Δt=1/32ms、信噪比Eb/N0=10 dB的2FSK全双工系统模型下,该算法能够实现88dB的自干扰消除高出同类算法至少1.5dB且收敛速度和抗突发干扰能力提升显著。      

一种新型自适应最小均方算法

针对最小均方(LMS)算法应用于功率放大器时存在收敛速度与收敛精度相矛盾的问题,提出了基于步长比较的最小均方算法。在带有P因子的变步长最小均方算法的基础上,采用简化的Sigmoid函数对步长进行改进,通过对前后两次步长的比较来确定是否更新权系数,以误差的自相关时间均值及均方误差的时间均值来调节算法步长,可以加快算法的收敛速度,降低算法的计算量。仿真结果表明,与最小均方算法相比,经过自适应预失真处理后,该算法的误差向量幅度(EVM)值提高了2.653 2%,系统邻信道功率比(ACPR)减少了4 dB。     

一种变步长LMS算法自适应均衡器研究

最小均方(LMS,Least Mean Square)算法由于其简单易实现,在自适应信号处理领域十分流行且应用广泛,但其缺点是收敛速度相当缓慢.研究了基于一种变步长(VSS,Variable Step Size)LMS算法的自适应信道均衡器.仿真了LMS算法和VSS-LMS算法的迭代收敛过程和对加噪正弦信号的处理.结果表明,跟传统LMS算法相比,这种变步长的LMS算法在收敛性能上有显著的优势.     

改进的变步长LMS算法及其在自适应消噪中的应用

通过建立误差信号e（n）和步长因子μ（n）之间一种新的非线性函数关系，提出了一种改进的变步长LMS算法。该算法较固定步长LMS算法收敛速度快、稳定性好，和已有的基于S函数的变步长LMS算法相比，不需要进行复杂的复数运算，大大减化了计算量。将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中，计算机仿真结果与理论分析相一致。     

箕舌线变步长LMS/F算法数字域自干扰消除研究北大核心CSCD

自干扰消除技术是实现带内全双工(IBFD)通信的重要前提,其中数字域自干扰消除是带内全双工通信系统中硬件复杂度最低、灵活性最高的自干扰消除技术,并且是自干扰消除的最后一道防线。然而,其消除能力仍需提升,主要是如何处理收敛速度和稳态精度之间的平衡,并且还要具备突变信道的自适应能力。文章提出了一种新的全双工系统的数字自干扰消除方法,发射链路采用数字、模拟预失真技术消除功率放大器的非线性失真,使用辅助接收链获取发射链路信号副本,在数字域中利用重构自干扰信号副本消除接收信号残余自干扰信号和功率放大器残余非线性失真,并通过在接收链与辅助接收链之间共用一个振荡器消除部分接收机相位噪声。仿真表明,该方法与已有变步长LMS消除方法相比,在信噪比为5 dB的条件下,能够在提高收敛速度的同时获得优于变步长LMS方法的消除能力。     

基于小波变换变步长LMS自适应信道均衡的新方法

结合变换域最小均方(LMS)和变步长LMS算法的优势,提出了一种基于小波变换的变步长LMS自适应均衡方法。该方法中步长调整函数采用了改进的Sigmoid函数,该函数具有简单且误差信号接近零时变化缓慢的特点。并且,在训练模式、判决引导模式以及混合模式下,将提出方法和传统均衡方法进行了仿真比较。结果表明,所提出的方法比传统的线性LMS算法、变步长LMS以及小波变换LMS收敛更快、性能更优。     

一种稳定的变步长块LMS自适应算法

针对LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时.收敛速度下降导致性能下降,本文从基本的块LMS算法开始,简要介绍了块LMS算法的实现方法,在此基础上重点分析了在变步长块LMS算法中,影响步长因子的要素.提出了一种新的变步长因子迭代算法(SVBLMS),该迭代算法充分考虑输入信号和误差信号对变步长因子的影响.并且迭代的结构简单,计算量小.通过Matlab仿真.仿真结果表明.该迭代算法较其它块LMS算法有更快的收敛速度,更稳定的收敛过程.当输入为有色信号或输入噪声较大时,本算法都能保持良好的性能.     

Compressed Channel Sensing using Designated Null Subcarriers in Full Duplex Wireless OFDM Systems

In this paper, we examine the digital cancellation of self-interference in full duplex wireless orthogonal frequency division multiplexing systems. Since digital cancellation highly depends on the accurate estimation of self-interference channels, which tends to be sparse, we propose a compressed sensing based channel estimator that uses designated null subcarriers. Our numerical results show that, by providing more accurate estimates of self-interference channels, the proposed scheme outperforms the conventional least square methods in terms of the self-interference suppression.     

一种改进的数字同频直放站自适应反馈干扰抑制算法

基于数字地面电视广播(Digital Terrestrial Television Broadcasting,DTTB)同频直放站的回波干扰抑制,提出了一种变步长块LMS(Variable Step- size Block Normalized Least Mean Square,VSSBNLMS)自适应算法.此算法的目的是为了提高传统回波干扰抑制的自适应算法的收敛速度和降低计算复杂度.其将输入信号分为长度相等的块,在每一个数据块内,权值向量只更新一次,有效地降低了计算复杂度.另外,该算法通过输出误差控制更新步长的变化,与传统的归一化LMS(NLMS)和块LMS(BLMS)算法相比,提高了收敛速度.仿真结果表明,该算法具有良好的收敛速度和回波干扰抑制性能.     

同时同频全双工场景中的射频域自适应干扰抵消

考虑同时同频全双工无线收发信机的射频域自干扰抵消技术,现有研究多集中于利用手动方式调整自干扰估计信号的参数。针对这一问题,该文提出一种射频域的自适应干扰抵消算法。以正交、同相参考支路构成的自干扰估计结构为基础,利用梯度下降法搜索支路的最优权矢量,估计出自干扰信号,实现了射频域的自适应干扰抵消,并且给出了该算法的收敛性分析。分析与仿真表明,当迭代步长越大或统计时间越短时,算法的收敛速度越小。在100倍符号周期的统计时间,0.3的归一化步长,80 dB干信比以及0 dB信噪比的仿真条件下,该文提出的射频域自适应干扰抵消算法可以实现约100 dB的自干扰抑制。     

一种新的变步长自适应噪声消除算法

本文针对电力线噪声的特点,提出了一种新的变步长自适应噪声消除算法.在自适应算法的步长与梯度之间建立了新的关系,弥补了基于误差的变步长算法在自适应噪声消除方面的不足,克服了标准LMS算法的收敛性对输入信号的敏感性,并能根据梯度调整步长大小从而实现算法的快速收敛.通过理论分析设计了新的变步长自适应噪声消除算法,并进行了仿真和实测数据验证,证明了算法相对于其他算法的优势.     

一种线性化的全双工MIMO收发器设计

针对全双工MIMO收发器发射通道非线性以及接收通道存在强烈自干扰的问题,该文提出一种使发射通道线性化并通过射频多抽头重建与数字重建消除自干扰的具有较低硬件成本与软件复杂度的设计方案:(1)基于改进的串扰消除和数字预失真(CTC-DPD)算法并复用反馈通道进行去耦合和数字预失真使发射通道线性化、等增益;(2)在接收通道加入可调衰减器并用多维梯度下降法基于接收的残留自干扰功率最小原则调整抽头参数;(3)基于频域信道估计进行数字自干扰重建。实现的20 MHz带宽LTE全双工22 MIMO通信样机,发射通道经过线性化后带内更平坦,而带外噪声抑制了约30 dB。射频和数字消除一轮调整共耗时约0.17 ms,总消除能力约75 dB。16QAM映射时全双工双向数据速率总和220 Mbps,相对单向时的110 Mbps实现了频谱效率的翻倍。通信样机证明了该方案的可行性。     

基于韦伯分布函数的低复杂度变步长符号算法

针对OFDM系统中传统信道估计算法在冲击噪声环境中性能急剧下降的问题,提出了一种基于韦伯分布函数的顽健型变步长符号算法进行信道估计。在深入研究冲击噪声特性及韦伯分布函数性质的基础上,提出了采用估计误差绝对值的韦伯分布函数控制步长的低复杂度变步长符号算法。该算法在利用传统符号算法顽健性的基础上,采用估计误差的韦伯分布函数动态地改变迭代符号算法的步长,从而能够以较低的复杂度提高变步长符号算法在冲击噪声环境中的收敛速度。算法复杂度分析及仿真结果表明,在冲击噪声环境下所提算法相较于传统自适应滤波信道估计算法能够以更低的复杂度、更快的收敛速度达到相同的信道估计均方误差。     

基于PSP-LMS的MIMO全双工数字干扰对消

提出了一种MIMO同时同频全双工系统下的数字干扰对消算法,综合考虑了系统非线性对干扰对消的影响.该算法通过基于逐幸存路径处理的方法,对自干扰信号与待接收信号进行联合信道估计,采用维特比算法实现自干扰信号数字对消和待接收信号最大似然接收.通过对MIMO全双工系统仿真实验表明,该算法能够有效抑制系统非线性失真且有着良好的自干扰对消性能.     

基于深度神经网络的收发同时系统中自干扰数字对消算法

为了解决转发式干扰机收发同时系统中的自干扰难以对消问题,该文设计一种基于深度神经网络(DNN)的自干扰对消算法。在自干扰信号与目标信号强相关且混叠的情况下该算法可以有效地消除自干扰信号。在此基础上,该文利用分段侦收的信号快速生成干扰的方法,验证了该算法在收发同时系统中自干扰信号对消的可行性,实现了基于本脉冲的雷达干扰信号构建,对敌方雷达快速做出反应,在电子对抗中占据有利地位。该文利用典型的线性调频(LFM)和二进制相移键控(BPSK)雷达信号生成数据集训练深度神经网络,用测试集去测试网络输出的模型。实验结果表明:在收发同时系统中目标信号与自干扰信号混叠的情况下,基于DNN的自干扰对消算法可以有效消除自干扰信号,在信干比–8 dB的情况下,对消比可达到26 dB以上。